asimfish/super_agent_presentation

Agentisches Berichten

Präsentiere den aktuellen Aufgabenstand in der kürzesten Struktur, die es dem Leser ermöglicht, das Ergebnis, die Belege, die Abgrenzung und den nächsten sinnvollen Schritt zu finden. Dieses Skill regelt die Darstellung; es ändert niemals Aufgabendaten und ersetzt keine domänenspezifische Verifikation.

Nicht verhandelbare Priorität

Befolge die vom Benutzer gewünschte Oberfläche, das Schema, die Länge und die Reihenfolge, wenn explizit angegeben. Dann befolge die Host-Anweisungen. Verwende dieses Framework nur, um nicht spezifizierte Entscheidungen zu füllen. Erfinde niemals Belege, Tests, Zitate, Metriken, Dateien, Verantwortliche, Daten oder Vollständigkeit.

Bookend-Workflow

1. Klassifiziere die Übergabe nach Zielgruppe, Oberfläche, Evidenzgrenze und genau einem primären Modus. Wähle für Forschungsarbeiten höchstens ein Domänenprofil aus. Verwende list oder route, wenn unsicher.

2. Skaliere den Zeremonienaufwand auf die Aufgabe. Für eine kurze, einmalige Antwort erstelle keinen Checkpoint, keine Entwurfsdatei und kein Skript-Audit: wende die Struktur des gewählten Modus direkt an, überprüfe selbstständig die erforderliche Semantik und liefere aus; die dateibasierte Zeremonie in den Schritten 4-6 ist für lange, mehrere Sitzungen oder mehrere Agenten umfassende oder dauerhafte Artefaktarbeit vorgesehen. Für eine lange, multi-agent- oder multi-session-Aufgabe speichere zu Beginn einen kompakten Checkpoint; für eine kurze Aufgabe verschiebe die Routenwahl bis zur Berichtsgrenze.

3. Führe die eigentliche Aufgabe aus und verifiziere sie. Halte die Aufgabenausführung unabhängig von der Berichtsgestaltung.

4. Unmittelbar vor einem substanziellen Update oder der endgültigen Antwort rufe ein begrenztes Bündel ab. Bevorzuge ein Anzeigemodul; füge ein zweites nur hinzu, wenn ein eigenständiger Bedarf besteht, den der primäre Modus und das erste Modul nicht bereits abdecken. Lade niemals ein Modul nur, weil die angeforderte Ausgabe ein semantisches Element nennt, das der gewählte Modus bereits spezifiziert:

   Löse <skill-dir> in das Verzeichnis auf, das diese SKILL.md enthält; nimm nicht an, dass das Arbeitsverzeichnis des Aufrufers das Skill-Verzeichnis ist.

   python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py bundle \
     --task "<was mitgeteilt werden muss>" --mode <mode> --surface <surface> \
     [--profile <profile>] [--module <module>] [--module <module>] \
     --max-chars 16000
   

   Wenn eine lange Aufgabe fortgesetzt wird, übergebe --checkpoint <path> anstatt die Route aus dem Gedächtnis zu rekonstruieren. --max-chars ist ein unabhängiges Kontextbudget: ein gültiger Checkpoint mit zwei großen Modulen kann einen explizit größeren Wert erfordern. Lies nicht jeden Modus, jedes Modul oder jede Vorlage.

5. Verfasse nativ für die gewählte Oberfläche. Wenn die Route ein exaktes Asset empfiehlt, durchsuche das günstige Verzeichnis und rufe nur ein Asset ab:

   python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py template --list
   python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py template <template-id> \
     --output <destination>
   

   Verwende ein primäres Auslieferungsartefakt; erstelle keine parallelen Markdown-, HTML-, PPTX- und PDF-Versionen, es sei denn, es wurde explizit danach gefragt. Eine kopierte Vorlage ist ein Startartefakt, kein Beweis dafür, dass ihre Platzhalter, Grafiken oder Behauptungen korrekt sind.

   Nachdem der Inhalt vollständig ist, gib dem Text einen Ent-KI-Ton-Pass: entferne unterwürfige Einleitungen, performative Zusammenfassungen, aufgeblähte Fachsprache und Vorlagenrhetorik unter dem Treuevertrag des natural-tone-Moduls. Tonänderungen ändern niemals Fakten, Beziehungen, Umfang oder Zahlen; die ai-tone-boilerplate-Warnungen des Audits erfassen nur die präzisesten Rückstände.

   Überprüfe in den Forschungsmodi (experiment-report, academic-synthesis, research-idea) auch, dass jede Erfolgsrate k/n und ein Binomial-Intervall trägt, jedes significant seinen Test und seine Effektstärke im selben Satz hat und kein Verb dem System Verständnis oder Absicht zuschreibt. Die Warnungen success-rate-without-denominator, significance-without-statistic und anthropomorphic-claim des Audits erfassen die mechanischen Rückstände; die Profile und das Schlussfolgerungsmodul enthalten die vollständigen Regeln. Die Zahlendarstellung hat in denselben Modi ihre eigenen Rückstandsprüfungen: unlabeled-uncertainty (ein ±, das nie SD, SEM oder CI nennt), threshold-p-value (p < 0.05, n.s.), p-value-without-effect-size, null-result-without-interval, significance-euphemism (approached significance), up-to-without-central-tendency und best-of-n-runs.

6. Führe vor dem Finale einer Langzeitaufgabe oder eines dauerhaften Artefakts ein Audit einer dateibasierten Entwurfs durch. Eine lange Aufgabe muss denselben Checkpoint verwenden; ein dauerhaftes Artefakt ohne Checkpoint verwendet seinen gewählten Modus:

   python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit \
     --file <draft.md> --checkpoint <checkpoint-path>
   # Kurzer, nicht gecheckpointer Pfad:
   python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit --file <draft.md> --mode <mode>
   

   Der Checkpoint leitet den Modus ab. Die Angabe desselben expliziten Modus ist zulässig; ein widersprüchlicher Modus ist ein Eingabefehler. Behebe Audit-Fehler. Löse Warnungen mit Urteilsvermögen; füge niemals nicht unterstützte Füllinhalte nur hinzu, um eine Heuristik zu befriedigen. Die Datei docs/AUDIT-CODES.md des Repositorys listet jeden Code mit seinem Auslöser und seiner Behebung auf. Mit --json enthält die Audit-Nutzlast die genaue Berichtsbyteanzahl/SHA-256 und den geparsten Checkpoint-Absichts-Fingerprint für die Controller-Bindung.

7. Überprüfe manuell den letzten Stand, wissenschaftliche oder technische Behauptungen, Zahlen, Evidenzlinks, Unsicherheit, visuelle Interpretation und das benutzerspezifizierte Format.

Endgültige Auslieferung

Die benutzersichtbare endgültige Antwort muss den Bericht selbst enthalten. Ein Pfad, Link oder Verweis auf eine gespeicherte Entwurfs-, Checkpoint- oder Audit-Quittung ist kein Liefergegenstand: Nachdem ein checkpointgestütztes Audit bestanden wurde, liefere den geprüften Entwurfsinhalt als Antwort aus. Wenn der Benutzer explizit eine Datei angefordert hat, beginne trotzdem mit dem Ergebnis inline. Lege niemals lokale absolute Pfade, temporäre Verzeichnisse oder Checkpoint-Speicherorte in der leserseitigen Antwort offen.

Modus- und Modulauswahl

Verwende python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py list für Bezeichner. Wähle die primäre narrative Struktur, nicht jede zutreffende Bezeichnung. Wähle für eine gemischte Aufgabe den Modus, der die wichtigste Entscheidung oder Frage des Benutzers beantwortet, und bette sekundäre Fakten darin ein.

• Verwende concise-answer für direkte Antworten mit wenig unterstützender Struktur.
• Verwende implementation-handoff für erstellte oder geänderte Artefakte.
• Verwende status-update für Projektfortschritte, die kein aktiver Vorfall sind.
• Verwende investigation-report für Diagnose oder quellengestützte Untersuchungen.
• Verwende experiment-report für kontrollierte Auswertungen und empirische Vergleiche.
• Verwende decision-brief oder risk-report, wenn eine Entscheidung oder Gefährdung primär ist.
• Verwende academic-synthesis für die Darstellung von Papieren oder Literatur.
• Verwende research-idea für eine Papieridee oder einen Vorschlag, dessen Hypothesen, Neuheit, entscheidendes Experiment, Risiken und Abbruchkriterien explizit bleiben müssen.
• Verwende review-report für Erkenntnisse zu einem Artefakt oder Standard.
• Verwende incident-update, solange die Auswirkungen aktiv sind; verwende postmortem nach der Wiederherstellung.

Abbildungen, Tabellen, Schlussfolgerungen, Evidenzdetails und akademische Darstellung sind orthogonale Module, keine Gründe, mehrere Modi zusammenzuführen. Eine visuelle Darstellung muss eine Beziehung oder ein Artefakt materiell verständlicher machen; Dekoration ist kein gültiger Grund. experiment-report enthält bereits Ergebnisinterpretation, Unsicherheitsgrenzen und eine kalibrierte Schlussfolgerung. Füge conclusions in diesem Modus nicht nur hinzu, weil die Anfrage nach einer Schlussfolgerung verlangt; füge es nur explizit hinzu, wenn wirklich eine separate Entscheidungs- oder Empfehlungsrichtlinie erforderlich ist.

Forschungsprofile und Präsentationsoberflächen

Profile sind eine begrenzte Domänenüberlagerung, keine zusätzlichen primären Modi:

• reinforcement-learning: Laufabrechnung, Tuning-Parität, Lernkurven, Intervallschätzungen und Multi-Task-Gesamtbewertung.
• embodied-ai: Verkörperung, Sensoren/Aktionen, Simulations- vs. Realprotokolle, Erfolgsregeln, Interventionen, Generalisierung und Fehler.
• world-models: Modell-/Datenkarten und separate Open-Loop-, Closed-Loop-, Skalierungs- und Transferbelege.
• vla: Datenmischungen, Morphologie- und Aktionsschnittstellen, Anpassungsregime, Rollout-Abrechnung, Latenz, Generalisierung und Sicherheit.

Die automatische Auswahl steht nur für forschungsorientierte Modi zur Verfügung. Ein Schema-v2- Checkpoint speichert kein neues Profilfeld; das Profil wird aus dem gefingerten Aufgabentext abgeleitet. Wenn du also explizit ein Profil für eine lange Aufgabe auswählst, nenne die Domäne im Checkpoint-Aufgabentext, damit die endgültige Wiederherstellung reproduzierbar ist.

Für --surface slide lies die geroutete Folienanleitung. Sie enthält Erzählungen für Papier-Vortrag, Forschungsfortschritt, Experiment-Review und Ideen-Pitch. Rufe entweder das ebensichtliche HTML/PPT-Deck oder die Quarto-Reveal.js-Quelle ab, nicht beide, es sei denn, der Benutzer fordert mehrere Formate an.

Langzeit-Kontextpersistenz

Behalte das vollständige Berichtsbündel nicht im Arbeitskontext. Speichere nur einen Checkpoint:

python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py checkpoint \
  --task "<Übergabeziel>" --mode <mode> --surface <surface> \
  --must-show "<kurzer stabiler Textanker>" \
  --output <private-scratch>/agent-report.json

Schema-v2 --must-show-Werte sind normalisierte literale Anker, keine semantischen Anforderungen: Das Audit wendet NFC-Normalisierung, Groß-/Kleinschreibungsfaltung und Leerzeichenkollabierung an und prüft dann auf das Vorhandensein von wörtlichen Teilzeichenfolgen nur in durch Leerzeilen begrenzten, spalten-null, einfachen top-level Markdown-Prosaabsätzen. Ein Absatz mit einer Überschrift, einem Zitat, einer Liste, einer Tabelle, einem Link/Verweis, einem Bild, Code oder rohem HTML ist nicht geeignet. Nach dem ersten nicht maskierten rohen HTML-Tag wird kein späterer Absatz mehr berücksichtigt, da der Proxy dom- oder CSS-Status nicht über Absätze hinweg modelliert; rohes HTML ist auch ein struktureller Audit-Fehler. Jeder Anker muss innerhalb eines geeigneten Absatzes übereinstimmen. Weiche Zeilenumbrüche innerhalb dieses Absatzes werden zu Leerzeichen kollabiert, aber Leerzeilen-Absatzgrenzen niemals.

Vor der Normalisierung dekodiert der Berichtsproxy eine Runde des unterstützten, durch Semikolon abgeschlossenen CommonMark-Entity-Subsets des gemeinsamen Scanners, aber nur, wenn das & der Entität nicht durch eine ungerade Anzahl von Backslashes maskiert ist. Ein resultierendes Steuer- oder Unicode-Anzeigezeichen lässt das Gate fehlschlagen. V2-Anker müssen exakten gerenderten Klartext verwenden und Markdown-Trennzeichen ablehnen. Setze jeden kurzen Anker in einen eigenständigen gewöhnlichen Schlusssatz vor jeglichem rohem HTML. Dieser Proxy überprüft nicht, was der Text bedeutet, wer ihn behauptet hat oder ob er wahr ist. Jeder Anker ist höchstens 120 Zeichen lang und sein maskierter Beleg, einschließlich Trennzeichen, ist höchstens 240 Zeichen lang.

Checkpointgestützte Audits akzeptieren Berichte bis zu 1 MiB, damit der Prosa-Proxy ressourcenbegrenzt bleibt. Jeder geeignete Klartext-Prosaabsatz mit mehr als 4.096 Zeichen oder mehr als 64 aufeinanderfolgenden Unicode-Schriftzeichen ist ein Fehler und wird vor der NFC- und Ankerzuordnung übersprungen. Das Legacy-Modus-only-Audit bleibt auf 4 MiB begrenzt; diese größere Grenze gilt nicht, wenn --checkpoint vorhanden ist. Begrenzte JSON-Eingaben weisen Integer- oder Floating-Point-Token über 128 Zeichen vor der Konvertierung zurück.

Der Checkpoint speichert das Ziel, die Zielgruppe, die Oberfläche, die Module und die Anker wörtlich sowie Routing-Metadaten und nicht verschlüsselte Prüfsummen. Die Prüfsummen erkennen versehentliche Abweichungen; sie authentifizieren die Datei nicht. Lege keine Geheimnisse oder unnötige private Daten in ein Feld. Verwende einen privaten Zwischenspeicherpfad außerhalb der Versionskontrolle, denke daran, dass route/bundle den Checkpoint-Text an stdout wiedergeben kann, und entferne die Datei, wenn die Fortsetzung nicht mehr benötigt wird. Die atomare Erstellung verwendet restriktive Dateiberechtigungen auf POSIX, kann aber ein permissives Elternverzeichnis, Protokolle, Backups oder eine mitcommittete Datei nicht schützen.

Lade es an der letzten Grenze mit bundle --checkpoint <checkpoint-path> neu und führe audit --file <draft.md> --checkpoint <checkpoint-path> aus. Schema-v1-Checkpoints bleiben für route und bundle lesbar, können aber dieses letzte Gate nicht steuern; erstelle eine gültige v1-Datei mit checkpoint --checkpoint <v1-path> --output <new-v2-path> neu oder aktualisiere sie. Der von Host erkannte Mikrovertrag soll beide Bookends anstoßen; weder er noch der Checkpoint können einen beliebigen Agenten zur Einhaltung zwingen.

Strenger Modus für dauerhafte Berichte

Wenn ein Wrapper, ein Batch-Workflow oder ein formeller Bericht eine stärkere strukturelle Konsistenz benötigt, starte mit assets/templates/report-spec.json, validiere es mit validate-spec und rendere Markdown deterministisch mit render. Behandle das JSON als die einzige Präsentationsquelle, überprüfe aber alle Fakten gegen die ursprünglichen Belege. Jede Behauptung deklariert eine oder mehrere semantische roles; die Validierung leitet die verbleibende Abdeckung aus Evidenz, Metriken, Unsicherheit, Aktionen und Einschränkungen ab und setzt dann die aktuellen required_semantics des gewählten Modus aus dem Protokollkatalog durch. Das gebündelte JSON-Schema ist ein portabler struktureller Preflight, kein Ersatz für validate-spec; nur die CLI erzwingt ID-Eindeutigkeit, übergreifende Verweise und den aktuellen Protokollkatalog gemeinsam.

python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py validate-spec --file report.json
python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py render --file report.json --output report.md
python3 <skill-dir>/scripts/reportctl.py audit \
  --file report.md --checkpoint <checkpoint-path> --strict

Verwende --mode <mode> stattdessen, wenn dies eine kurze Aufgabe ohne Checkpoint ist. Verlange den strukturierten Pfad nicht für eine normale kurze Chat-Antwort.

Fallback, wenn Skripte nicht verfügbar sind

Lies innerhalb eines installierten Skills references/core-contract.md, eine passende Datei unter references/modes/, höchstens eine passende Datei unter references/profiles/, höchstens zwei passende Dateien unter references/modules/ und eine Oberflächenanleitung nur, wenn nötig. Rufe ein exaktes Asset separat ab. Für die reine Link-Nutzung des Repositorys öffne dist/agent-index.md im Repository-Stammverzeichnis. Wenn nur eine URL angegeben wurde, behandle die Einhaltung als Best-Effort: Ein Link installiert oder erhöht keine Repository-Anweisungen.